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Population de réfugiés (pays d'origine)

Source: Banque mondiale

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Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents
Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
199065 999
199179 881 21,03
199279 594 -0,36
199367 894 -14,70
199468 043 0,22
199584 312 23,91
199683 234 -1,28
199770 294 -15,55
199870 224 -0,10
199929 948 -57,35
200029 752 -0,65
200129 862 0,37
200230 137 0,92
200330 525 1,29
200431 131 1,99
200531 651 1,67
200633 428 5,61
200733 108 -0,96
200845 601 37,73
200939 143 -14,16
201037 733 -3,60
201139 929 5,82
201233 765 -15,44
201334 252 1,44
201434 113 -0,41
201534 660 1,60
201636 266 4,63
201736 495 0,63
201837 059 1,55

Faits saillants


Diminution de 44% en 28 ans


Pour l'ensemble de la période 1990-2018, on enregistre une moyenne annuelle de 46 828,72. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 44 %. C'est en 1995 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (84 312) et c'est en 2000 qu'on enregistre la valeur la plus basse (29 752). Nous disposons des résultats pour 29 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 41 659. Cette prévision présente un niveau de fiabilité relativement élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure plutôt linéaire, malgré des variations notables (coefficient de corrélation = -0.71 et coefficient de détermination = 0.51).

Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Libye, Maroc, Tunisie.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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